社交媒体背景下新闻生产的变革
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摘要：社交媒体的蓬勃发展给新闻生产带来了诸多影响，从新闻来源、新闻选择，到呈现内容与新闻机构等。席卷当代社会的大数据浪潮是关键影响元素之一，大数据新闻也成为了新闻生产的重要模式。社交媒体作为一个大数据的生产者和应用者，与大数据新闻有着密切的关系。文章基于大数据视角，从新闻生产的采集、制作和传播三个过程出发，探讨社交媒体背景下新闻生产的变革，分析其中存在的矛盾与问题，并对其未来进行展望。
关键词：社交媒体 新闻生产 大数据 模式变革
随着技术的深入发展，数据的采集能力提升，人们可以透过多维度多层次的海量数据和历时态的关联数据，进行大数据分析以获取目标信息，并借助大数据与计算机技术实现个性化传播。这种相对客观可靠的方法已经成为包括新闻行业在内众多领域的重要研究分析手段之一，于是“精确报道”升级为“大数据新闻”。这种基于互联网逻辑的大数据思维促成了新闻生产的新模式，①成为了越来越多新闻相关从业者的学习与发展方向。
社交媒体基于人际关系创造分享途径，突破了空间限制，将世界各个角落的人们联系在一起，迅速发展与完善，成为人们生活中难以割舍的一部分，并获得了亿万用户与他们的数据记录。基于社交媒体互动性、个性化、平等化、即时性、共享性等特点，②当代社会中的新聞生产受到了多方面的影响，新闻来源更加多元丰富，新闻的选择从新闻要素向着社群转变，呈现的内容逐渐趋于碎片化、分散化、人格化与社群化，并促使新闻机构向着散点化、小型化多平台化发展。
社交媒体为新闻生产提供大数据
社交媒体是应用移动和网页技术、可供个体间和社群间进行分享、共创、讨论和修改原创内容的高度互动平台。它以用户为核心，为公众提供自由表达的平台，实现了多元、多方向的传播，庞大的用户群体则满足了大数据最基本的数量需求。
基于功能的不同，社交媒体具有丰富的形式，包括好友圈子社交平台（Facebook、微信、QQ）、公众社交平台（Twitter、微博）、垂直领域的社交平台（知乎、猎聘网、LinkedIn）、消费点评网站（大众点评、携程）、兴趣类网站（Netflix、豆瓣）、购物网站（淘宝、京东、Amazon）、视频直播分享平台（快手、抖音、梨视频）等。在这些社交媒体平台上，用户可以分享图片、文字、视频，可以进行实时通信与联络，可以对感兴趣的事件和内容进行评价和其他各种行为。几乎可以说，人们能够在这些社交平台上进行创作、修改、分享并讨论一切信息。同时，为了顺应社会发展，满足人们各种新的需求，社交媒体不断萌生出新的形式和内容。包罗万象的平台类型辅之各类提升用户体验的服务，社交媒体因而获得了内容丰富、形式多样的海量数据，既有直接的内容信息，也包括了关系数据。③
社交媒体中的信息反映了用户的个性化特征。内容信息可以分为两方面：一是用户在平台上直接留下的各种文字、图片、视频和操作信息，二是基于用户行为留下的信息，如地理信息，通过对它们的分析可以捕捉到用户的行为习惯、兴趣爱好、情感心理状况等深层次的信息。关系信息主要指用户在平台中的各类互动社交信息，包括点赞、转发、加入的朋友圈、好友关系等社交内容，它能够帮助分析者建立起社会网络关系图，发现潜在的联系。这两类信息与传统信源相比，不仅涉及更广泛的数据类型和内容，还直接地展示用户在自然状态下的真实反应，避免在传统调查法等信息获取方式下，调查对象个性化特征模糊、信息客观真实性不强等弊端。由此将社交媒体资源作为数据来源的一部分，增强用户属性和个性化的特点，可以提供事实更丰满、描写更全面、信息更真实客观的新闻报道。
因此，基于这些数量众多、内容丰富的渠道来源，社交媒体可以建立起高品质、结构化的专业数据库，为大数据新闻生产提供丰富的数据材料，打下良好的基础。
社交媒体大数据在新闻制作中的应用
在新闻生产制作这一环节，社交媒体大数据主要有两方面的应用。
基于社交媒体数据。新闻制作时，可以基于大数据分析技术，对通过社交媒体获得的数据进行专业化挖掘分析，进而实现大数据新闻的一系列功能与价值。具体而言，可以从四个角度出发。
首先，通过对数据的直接统计描述，可以发现诸如当下时事热点等信息，并从数据这一特殊视角进行报道分析，为新闻制作的方向提供参考。同时，可以通过对原始数据的基本加工处理，生成数据库及电子书式的报告，通过二次售卖，成为其他媒体或机构的数据和资料来源，实现其再生价值，④比如《卫报》建立的“数据博客”（Data Blog）和“数据商店”（Data Store）、腾讯企鹅智库每年发布的微信平台数据研究报告等。
其次，可以挖掘繁杂的数据之间的关联性，以找到主体间的内在联系。比如LinkedIn通过对用户职业信息的搜集，构建起个人间、公司间的联系，推介给有招聘或求职需要的人群，也能够以此为基础对行业的发展情况进行评估;通过Facebook、微博等社交平台上用户数据，形成用户画像，发现用户的关系图谱，分析用户之间的兴趣爱好相似度及社交关系的强弱。
第三，能够利用社交媒体数据预测未来的信息走向。社交媒体的数据往往反映了人们的偏好与社会的关注热点，通过对这些数据的统计，能够洞察人们的心理，反映社会和事件的舆情及发展走向。如在2016美国大选期间，通过对网络舆论积极倾向的变化对大选的结果进行基本的预测;中科院心理所通过Twitter大数据分析“一带一路”沿线国家人口的文化特性，建立起合作预测模型等。
最后，通过社交媒体大数据的分析，以各类可视化的形式来呈现结论，使新闻更鲜活易读。比如在2014年英国大选中，《卫报》利用Twitter上用户的内容和评论实时数据，把五大政党在不同地区的政选活动热度变化制成动态图，以观测投票和关注的热门区域，同时也对大选结果起到了一定的预测结果。⑤ 借助社交媒体用户。通过社交媒体中的用户，可以形成“众包新闻”这一借助集体力量进行新闻生产的形式。“众包新闻”指利用集体智慧来搜集与核实信息、报道故事，或在新闻生产中做出选择，⑥其本质为用户生产内容（UGC），即将原本由媒体内部工作人员完成的新闻生产任务，通过在互联网上设置发布选题，来吸引普通受众参与新闻的生产制作。这种方式破除了媒体间的障碍，让新闻工作不再局限于专业新闻人士，降低了新闻生产的门槛，推动了新闻生产的外部化，使得新闻生产从封闭独占转向开放共享。英国《卫报》的“数据博客”中许多调查性报道都采用了众包形式，如伦敦骚乱、奥运票务和议员消费情况等;韩国的Ohmynews.com以网络社区公众为核心，参与者从公民记者的角度提供新闻并在网站平台上直接讨论，践行了“人人皆记者”的理念，并在互动讨论中激发参与者的热情，起到了相互监督的作用。
除了以上这些为了新闻生产而专门建立的网站平台，在社交媒体环境下，用户所发布的各种内容也会成为新闻生产制作的素材来源，比如在各种事件现场所发出的视频和文字资料，通过对数据的统计筛选分析来获取大众的意见作为新闻信源、数据和内容上的辅助等。这种方式目前缺乏较好的动员、审核和监督机制，因此，对于新闻题材、可能的社会传播效果以及公众媒介素养等有一定的要求。⑦
社交媒体中基于大数据技术的新闻传播
大数据时代，信息超载，如何在海量信息中筛选出有用的信息成为许多研究者的关注点。同样，在大数据时代，用户的基本与个性信息是新闻传播者的有用信息。他们能够采用技术手段，整合用户个性化信息，挖掘其对新闻内容的偏好和潜在需求，与新闻信息筛选匹配，精准定位，进行个性化推荐，以帮助用户进行信息的初步筛选。
相比搜索引擎单纯的信息查询与过滤功能，个性化推荐能根据单个消费者的特点进行整合，比如用户的注册信息、历史浏览记录、使用习惯和频率、社会关系和地理位置等，通过智能分析深度挖掘用戶的新闻偏好与需求，以此为基础推荐新闻内容。
国内具有代表性的新闻APP“今日头条”即应用了大数据挖掘技术，基于用户兴趣图谱进行个性化推荐。它的具体模式包含两个方面：第一，在用户注册的初始阶段，根据其微博数据信息建立兴趣模型，推断用户偏好，筛选推荐新闻，并在在后续阶段，根据用户反馈不断调整修正;第二，通过网易、新浪等较大的门户网站对新闻内容进行整合，基于“热门”“推荐”“好友动态”三个维度向用户进行内容推送。
与今日头条略有不同，另一专注于个性化新闻推荐的APP“即刻”则采用了精细化的主题订阅模式。平台专注于垂直细分领域，在用户主题订阅选择的基础上，利用计算机算法和人工智能筛选信息，推送新闻，即用户订阅了相比其他平台更加细化的信息点，并同样在后续根据用户反馈调整修正，帮助用户设定阅读追求，使“与你感兴趣的信息相遇”成为可能。⑧
以上两个APP的案例反映了在社交媒体和大数据流行的时代，新闻的传播需要跟踪受众需求的变化，内容需要“动态展现”，延伸所谓的“新闻编辑”职能，打破原本新闻类APP单一的信息聚集模式。
社交媒体大数据在新闻生产中存在的问题
依托于计算机算法和人工智能，大数据在新闻生产中得到了越来越广泛与精细的应用，创造了一种新的新闻生产模式。然而，作为一种21世纪才进入大多数人视线的技术手段，它仍未在新闻生产领域发挥足够的作用，尚未形成成熟完整的体系与配套政策，也未进入规模化生产阶段。
仍然从新闻生产的采集、制作和传播三个阶段来看，社交媒体在提供及应用大数据时还存在一些不足之处，走向规范化的道路还很长。
在采集阶段，社交媒体的确能够提供海量的数据，但并不意味着这些数据都是真实、客观、普遍并具有代表性的。大量“虚假账号”和“僵尸账号”带来的无价值信息降低了数据的有效性，导致大数据可能只是诸多无效信息的无度膨胀。因此在使用数据前，研究者有必要全面了解数据集，清楚地知道数据的出处，毕竟“海量”并不意味着随机、有效、具有代表性。⑨同时，社交媒体并不像普查，其覆盖的群体有一定特性，还称不上全面覆盖，这对数据对象本身就是一重筛选。此外，互联网的匿名性为虚假信息的传播提供了温床，这类数据分析得来的结论事实上不具备真实性。因此，媒体在利用大数据前，要充分认识其局限性，选取合适的收集、筛选和分析方式，以达到反映事实真相的目的。⑩
在制作阶段，大数据新闻背后的数据信息由专员或者机器依据特定目的收集而来，在分析时需要由人编写算法。这两个过程容易糅杂进人的主观性，包含了一定的价值判断和价值取向，进而影响到最终新闻的客观性。同时，在利用大数据技术挖掘用户的社会关系等信息时，可能会涉及侵犯用户隐私权等问题，包括采用隐蔽的手段非法收集用户个人数据、过度分析个人数据，以及将这些信息置于一种公开的状态。这就需要从立法、行业、技术等多方位规范、明确信息的抓取边界、使用权限、存储期限等，完善配套监管措施，以找到数据挖掘分析与公众隐私权保护之间的平衡点。对于“众包新闻”这一模式，则需要关注对公众参与的激励及数据信息来源的可靠性，建立起有效的审核机制和公众动员机制，提高公众整体媒介素养。同时，亦可通过更加具体详细的众包问题设计和更多的公众引导，以提高信息和结果的准确程度。
在传播阶段，利用大数据技术向用户进行个性化新闻推荐的过程中，涉及到对用户和对新闻两方面的信息抓取和分析，这就涉及到了新闻内容的版权问题，以及和前述类似的用户隐私问题。“今日头条”与《新京报》的版权之争就体现了这种新兴模式与传统模式的矛盾点，暗含了传统媒体与新媒体的利益分配问题，涉及到其盈利模式和价值导流两方面的问题。“今日头条”作为“新闻的搬运工”，自己本身并不进行优质的新闻内容生产，而是抓取各个新闻网站的内容，基于用户兴趣图谱作相关推荐，并往往会对内容和版式进行更变，这就损害了源媒体的利益，而《新京报》执着于的新闻版权问题在现今的网络环境下很难实现完全的保障。因此，大数据时代新闻版权问题的解决有赖于合理的规范，以及一条能让传统媒体和新媒体走向双赢的创新之路。同样值得关注的是，精准定位、个性化推荐能够方便人们寻找符合兴趣和偏好的内容，并能够作延伸和深度阅读，但由于推荐的新闻内容是基于“迎合”用户偏好这一目的，会导致新闻的内容局限性，在某种程度上限制了人们的视野。这实际上是人们面对海量信息时，在渴求信息和精准推送方便筛选之间的一个抉择问题，于是，在利用大数据技术进行个性化新闻推荐未来的发展中，如何在这两者之前寻求到合适的平衡点也成为了一个值得思考的问题。
结语
通过对新闻生产采集、制作和传播三个阶段社交媒体中大数据所扮演角色的分析，可以发现在社交媒体背景下，大数据技术的应用为新闻生产提供了一种新模式，促进了新闻信息的采集，拓宽了人们的新闻视野和报道视角，使得预测性报道成为可能，并提高了新闻的生产效率，它以一种不同于以往传统媒体的模式丰富了新闻的内容与形式，发挥其优势，为新闻生产带来了实质性的变革。作为一种发展时间并不长，且与传统模式存在较大差异的新形式，大数据在实际新闻生产应用中表现出了诸多矛盾与问题，包括隐私权、版权、立法规范、信息真实性等方面，这为学界未来的研究提供了素材与方向。相信随着大数据技术和社交媒体的日益成熟，相关立法与行业规范的制定执行，新媒体与传统媒体之间、数据挖掘分析与用户隐私之间会找到适合的平衡点，大数据将在新闻生产中发挥更大的作用，为人们提供更真实、客观、易懂的新闻内容，社交媒体也能扮演好大数据提供者和应用者这一双重身份。
（作者单位：上海交通大学）
栏目责编：乐 禾
注释：①③⑤喻国明：《新闻传播的大数据时代》，北京，中国人民大学出版社，2014年版。
②张宁宁：《社交媒体的四大特点》，《新闻研究导刊》，2016（15）。
④⑩许向东：《数据新闻：新闻报道新模式》，北京，中国人民大学出版，2017年版。
⑥范·哈克，米歇尔·帕克斯，曼纽尔·卡斯特等：《新闻业的未来：网络新闻》，《国际新闻界》，2013（1）。
⑦[美]安东尼·汤森：《智慧城市：大数据、互联网时代的城市未来》，北京，中信出版社，2015年版。
⑧《即刻VS今日头条：深度分析个性化推荐机制与内容差异化突破》，http：//www.woshipm.com/。
⑨郭晓科：《大数据》，北京，清华大学出版社，2013年版。
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